Pemodelan Regresi Ridge Metode Hoerl, Kennard, Baldwin (HKB) dan Kibria pada Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah

MEILYANA, Intan (2025) Pemodelan Regresi Ridge Metode Hoerl, Kennard, Baldwin (HKB) dan Kibria pada Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (59kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (1MB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (261kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (93kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (46kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (43kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (130kB)
	Text 11. BAB I.pdf Download (130kB)

Abstract

Provinsi Jawa Tengah menghadapi tantangan dalam pemerataan
pembangunan manusia. Penelitian ini menganalisis pemodelan IPM Provinsi Jawa
Tengah tahun 2023 menggunakan regresi ridge metode Hoerl, Kennard, Baldwin
(HKB) dan Kibria untuk mengidentifikasi pengaruh variabel Rata-rata Lama Sekolah
Perempuan, Rata-rata Lama Sekolah Laki-laki, Usia Harapan Hidup, Kepadatan
Penduduk, Persentase Kemiskinan, dan Pengeluaran per Kapita. Hasil analisis
menunjukkan bahwa metode HKB menghasilkan tiga variabel signifikan, yaitu Rata
rata Lama Sekolah Laki-laki, Usia Harapan Hidup, dan Pengeluaran per Kapita. Pada
metode Kibria menghasilkan empat variabel independen signifikan, yakni Rata-rata
Lama Sekolah Perempuan, Rata-rata Lama Sekolah Laki-laki, Usia Harapan Hidup,
dan Pengeluaran per Kapita dengan nilai Adjusted R² sebesar 94,55%, menunjukkan
kemampuan model yang baik dalam menjelaskan variasi IPM dengan
mempertimbangkan jumlah variabel independen, serta nilai MSE 0,0156 yang
memprediksi IPM dengan tingkat kesalahan kecil. Model regresi ridge HKB dan
Kibria dengan tiga variabel independen (RLS Laki-laki, UHH, dan Pengeluaran per
kapita) menghasilkan nilai Adjusted R² 96,53% yang mengindikasikan kemampuan
model regresi yang sangat baik dalam menjelaskan variasi IPM dengan
mempertimbangkan jumlah variabel independen dalam model. Nilai MSE 0,00779
mengindikasikan prediksi yang dihasilkan mendekati nilai sebenarnya. Metode HKB
dan Kibria terbukti efektif dalam mengatasi multikolinieritas yang ditunjukkan
dengan VIF bernilai kurang dari 10.
Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Jawa Tengah, regresi ridge,
multikolinieritas, HKB, Kibria

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	11 Nov 2025 07:43
Last Modified:	11 Nov 2025 07:43
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/40900

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository